Ultra-low dosages of novel graphene types enhance the rheological properties and buildability of 3D printed binders
Notice bibliographique
Résumé
The use of graphene as a high-performance concrete additive is attractive; but, its cost and concerns about production scalability and dispersion efficiency in concrete are impediments to widespread use. This study explores the impact of ultra-low dosages ( ≤ 0.02 % by mass of binder) of two novel graphene types—fractal graphene (FG) and reactive graphene (RG)—produced through a cost-effective, environmentally friendly, and scalable process, on the rheological properties of 3D-printable concrete. Both FG and RG significantly enhance the dynamic and static yield stresses and viscoelastic properties of the binder, with RG-modified mixtures exhibiting slightly more pronounced enhancements due to the presence of functional groups. Temporal evolution of static yield stress (τ s ) and storage modulus (G’) reveal aspects relating to structural build-up facilitated by the graphene particulates (structuration parameter from τ s -t, and rate of structural build-up, and residual structural factor from G’-t relations), that are important in extrusion and shape stability. Experimental buildability tests on hollow cylinders reveal that the selected ultra-low graphene dosages more than double the achievable build heights at 30, 60, and 90 min of mixing. This enhancement is further corroborated by an analytical model for plastic collapse, which incorporates plastic yield stress derived from green compression testing. Finally, this paper introduces an approach wherein the storage modulus and its evolution—determined through oscillatory rheology experiments—serve as versatile indicators of key rheological properties essential for material delivery, extrusion, and layer build-up in concrete 3D printing. This methodology holds promise for paving the way toward a standardized rheological test for 3D-printable binders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».